The present study uses the GOES IR brightness temperature to examine the temporal and spatial variability of cloud activity over the region $25^{\circ}N-45^{\circ}N$, $105^{\circ}E-135^{\circ}E$ and analyzes the coherence of eastern Asian summer season rainfall in Weather Research and Forecast (WRF) model. Time-longitude diagram of the time period from June to July 2005 shows a signal of eastward propagation in the WRF model and convective index derived from GOES IR data. The rain streaks in time-latitude diagram reveal coherence during the experiment period. Diurnal and synoptic scales are evident in the power spectrum of the time series of convective index and WRF rainfall. The diurnal cycle of early morning rainfall in the WRF model agrees with GOES IR data in the Korean Peninsula, but the afternoon convection observed by satellite observation in China is not consistent with the WRF rainfall which is represented at the dawn. Although there are errors in strength and timing of convection, the model predicts a coherent tendency of rainfall occurrence during summer season.
The prototype radiometric calibration algorithm of the imagers for IR channels has been developed according to the Weinreb's method. Applying the algorithm to the GOES-12 count data, we have shown that the calibration coefficients (slope and intercept) evaluated by the algorithm gives good agreement with the NESDIS's ones, and that the scanning error due to the scan mirror emissivity and stripe error are almost eliminated by the East/West angle dependent scan-mirror correction and the respective calculation of intercept for each North/South scan line, respectively.
Heavy rainfall events are occurred exceedingly various forms by a complex interaction between synoptic, dynamic and atmospheric stability. As the results, quantitative precipitation forecast is extraordinary difficult because it happens locally in a short time and has a strong spatial and temporal variations. GOES-9 imagery data provides continuous observations of the clouds in time and space at the right resolution. In this study, an power-law type algorithm(KAE: Korea auto estimator) for estimating rainfall based on the rainfall type was developed using geostationary meteorological satellite data. GOES-9 imagery and automatic weather station(AWS) measurements data were used for the classification of rainfall types and the development of estimation algorithm. Subjective and objective classification of rainfall types using GOES-9 imagery data and AWS measurements data showed that most of heavy rainfalls are occurred by the convective and mired type. Statistical analysis between AWS rainfall and GOES-IR data according to the rainfall types showed that estimation of rainfall amount using satellite data could be possible only for the convective and mixed type rainfall. The quality of KAE in estimating the rainfall amount and rainfall area is similar or slightly superior to the National Environmental Satellite Data and Information Service's auto-estimator(NESDIS AE), especially for the multi cell convective and mixed type heavy rainfalls. Also the high estimated level is denoted on the mature stage as well as decaying stages of rainfall system.
Steam and advection fogs are frequently observed in the Yellow Sea located between Korea and China during the periods of March-April and June-July respectively. This study uses the remote sensing (RS) data for monitoring sea fog. Meteorological data obtained from the Ieodo Ocean Research Station provided an informative synopsis for the occurrence of steam and advection fogs through a ground truth. The RS data used in this study was GOES-9, MTSAT-1R images and QuikSCAT wind data. A dual channel difference (DCD) approach using IR and near-IR channel of GOES-9 and MTSAT-1R satellites was applied to estimate the extension of the sea fog. For the days examined, it was found that not only the DCD but also the texture-related measurement and the weak wind condition are required to separate the sea fog from the low cloud. The QuikSCAT wind is used to provide a weak wind area less than threshold under stable condition of the surface wind around a fog event. The Laplacian computation for a measurement of the homogeneity was designed. A new combined method of DCD, QuikSCAT wind speed and Laplacian was applied in the twelve cases with GOES-9 and MTSAT-1R. The threshold values for DCD, QuikSCAT wind speed and Laplacian are -2.0 K, 8 m $s^{-1}$ and 0.1, respectively. The validation methods such as Heidke skill score, probability of detection, probability of false detection, true skill score and odds ratio show that the new combined method improves the detection of sea fog rather than DCD method.
Steam and advection fogs are frequently observed in the Yellow Sea from March to July except for May. This study uses remote sensing (RS) data for the monitoring of sea fog. Meteorological data obtained from the Ieodo Ocean Research Station provided a valuable information for the occurrence of steam and advection fogs as a ground truth. The RS data used in this study were GOES-9, MTSAT-1R images and QuikSCAT wind data. A dual channel difference (DCD) approach using IR and shortwave IR channel of GOES-9 and MTSAT-1R satellites was applied to detect sea fog. The results showed that DCD, texture-related measurement and the weak wind condition are required to separate the sea fog from the low cloud. The QuikSCAT wind data was used to provide the wind speed criteria for a fog event. The laplacian computation was designed for a measurement of the homogeneity. A new combined method, which includes DCD, QuikSCAT wind speed and laplacian computation, was applied to the twelve cases with GOES-9 and MTSAT-1R. The threshold values for DCD, QuikSCAT wind speed and laplacian are -2.0 K, $8m\;s^{-1}$ and 0.1, respectively. The validation results showed that the new combined method slightly improves the detection of sea fog compared to DCD method: improvements of the new combined method are $5{\sim}6%$ increases in the Heidke skill score, 10% decreases in the probability of false detection, and $30{\sim}40%$ increases in the odd ratio.
The prototype of the radiometric calibration algorithm, including the correction of scan mirror's angle, has been developed for the stationary meteorological sensor, firstly in Korea. We use this system on GOES-12 to evaluate two coefficients, slope and intercept. The evaluated coefficients show good agreement with the NESDIS's results for the five-case data. The calculated coefficients have been applied to the conversion from the measured counts to the radiance and the converting methods according to the scanning are investigated to enhance the radiometric accuracy.
Analyzed is the spectral response profile specification used for the infrared (IR) channels of the meteorological imagers of GOES series geostationary satellites. The variation characteristics of effective wavelength and effective input radiance due to the change of the spectral response function profile within the imager performance specification are analyzed in order to propose how to understand the spectral response specification. As an analysis approach, at first a center symmetrical spectral response function and 4 worst case spectral response functions are selected within the spectral response specification, and then effective wavelength and effective input radiance are calculated for each spectral response function. As a result, the maximum allowable ranges of effective wavelength and effective input radiance are provided per the spectral response specification.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2016.02a
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pp.225-225
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2016
PHOLED devices which have the structure of ITO/HAT-CN(5nm)/NPB(50nm)/EML(47nm)/TPBi(10nm)/Alq3(20nm)/LiF(0.8nm)/Al(100nm) are fabricated to investigate the diffusion length of the triplet exciton by using double-quantum-well(DQE) EML structure. To fabricate DQW structures, Ir(ppy)3(2% wt) and Ir(btp)2(8% wt) are used as green and red emission zones, respectively. In DQW structured EML, as shown in Fig. 1, 1nm thick layers of green and red emission zones are located middle of the EML, and the distance between these wells(x) is changed from 0nm to 10nm. As shown in Fig. 2, the emission spectra from DQW PHOLED devices are changed with different x. The intensity of the green emission(520nm) is decreased when x is decreased, and it goes to near zero when x=0nm. This behavior can be identified as the diffusion of the triplet excitons from Ir(ppy)3 to Ir(btp)2 by the Dexter energy transfer(DET). From the external quantum efficiency(EQE) of the red emission, as shown in Fig. 3, the diffusion length of the triplet excitons can be determined by the equation of DET rate, R=A Exp(-2RDA/L), where RDA is donor-acceptor distance and L is the sum of the van der Wals radii. As a result, the measured data of the red EQEs with different x are identified to theoretical result from the equation of DET rate(Fig. 4). From this results, we could confirm that the diffusion length of the triplet excitons can be determined by using DQW structure and this method is very useful to investigate the behavior of the excitons in PHOLEDs.
Kim Hyun-Hee;Joung Kyoung-Hee;Kim Young-Seok;Ahn Tae-Kyoung
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.37
no.2
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pp.145-171
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2006
Motivated by the open access movement, research institutions are building Institutional repositories for a nation-wide knowledge distribution infrastructure. IKIS (Institute Knowledge Inventory System) was proposed to integrate materials produced by government-sponsored 23 institutions of the economic, social and human fields, to contribute for policy-making in national agenda and to proffer services to a people. As IKIS project goes on. the project turns out to be slower than planned especially In terms of building up content and improving system functions. This study aims to investigate the methods for promoting the system in terms of management and system developments using multiple research methods such as surveys and interviews. Five issues including budgets and marketing are proposed for the management strategies, whereas three ones Including content and system performance improvements are suggested for the system development. The study results can be utilized as guidelines for managing university and school repositories as well as IKIS.
Cloud detection algorithm is being developed as primary one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-IR and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithms and preliminary test results of both algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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